猿创征文｜Redis新增数据类型

✨ Redis新增数据类型

• Bitmaps
• • 基本介绍
  • 命令
  • 操作演示
• HyperLogLog(可以用来去重)
• • 基本介绍
  • 命令
  • 操作演示
• Geospatial
• • 基本介绍
  • 命令
  • 操作演示

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Bitmaps

基本介绍

• 计算机底层以二进制存储数据
• "abc"是由3个字节组成，但是在计算机中的实际存储是以二进制来表示，"abc"分别对应的ASCII码是97，98，99
• 可以把Bitmaps想象成一个以位为单位的数组， 数组的每个单元只能存储0和1， 数组的下标在Bitmaps中叫做偏移量。
• Bitmaps本身不是一种数据类型， 实际上它就是字符串（key-value） ， 但是它可以对字符串的位进行操作。
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命令

操作演示

每个独立用户是否访问过网站存放在Bitmaps中， 将访问的用户记做1， 没有访问的用户记做0， 用偏移量作为用户的id。
设置键的第offset个位的值（从0算起） ， 假设现在有20个用户，userid=1， 6， 11， 15， 19的用户对网站进行了访问， 那么当前Bitmaps初始化结果如图


很多应用的用户id以一个指定数字（例如10000） 开头， 直接将用户id和Bitmaps的偏移量对应势必会造成一定的浪费， 通常的做法是每次做setbit操作时将用户id减去这个指定数字。
在第一次初始化Bitmaps时， 假如偏移量非常大， 那么整个初始化过程执行会比较慢， 可能会造成Redis的阻塞。


通过会对给定的整个字符串都进行计数，我们也可以通过 start 或 end 参数，只在特定的位上进行计数。start 和 end 参数的设置，都可以使用负数值：比如 -1 表示最后一个位，而 -2 表示倒数第二个位，start、end 是指bit组的字节的下标数，二者皆包含。
注意:redis的setbit设置或清除的是bit位置，而bitcount计算的是byte位置。

需要注意一点，虽然Bitmaps能够节省内存，但是并不适用所有情况。
假设网站有1000万用户，但是其中的活跃用户只有10万。此时Bitmaps存储了绝大多数的僵尸用户，但是bit位的值都是0，是无效的，只有百分之一的利用率，还是浪费了绝大部分的内存。
而如果使用map或者set存储这10万用户，可能还用不了这么多内存呢。
另外还有一种情况，统计日活数，如果用户的id是这样的：1000001、1000002、1000003等，前面存在100000这样的固定值，那么需要在存储bitmaps进行截取，以免造成内存浪费。

HyperLogLog(可以用来去重)

基本介绍

✔️在实际生活中，我们很经常遇到要进行去重的操作，比如一个网址要统计访问的IP数，就需要用到去重，这样子即使是切换账号也会被发现。像这种集合中求去重后元素个数的问题就被称为是基数问题。
📖基数:比如数据集 {1, 3, 5, 7, 5, 7, 8}， 那么这个数据集的基数集为 {1, 3, 5 ,7, 8}, 基数(不重复元素)为5。 基数估计就是在误差可接受的范围内，快速计算基数。
📖我们可以有下面几种方法来进行去重操作
1️⃣如果数据是存储在mysql里面的，我们可以使用distinct +count来计算去重后元素个数
2️⃣我们也可以使用Redis提供的hash、set、bitmaps等数据结构来处理
💢虽然上面的方法结果精确，但是随着数据的不断增加，就会导致占用空间越来越大，对于很大的数据集来说是不符合实际的。
🔥Redis推出了HyperLogLog，通过降低一定的精度来平衡存储空间
🍊Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常大时，计算基数所需的空间总是固定的、并且是很小的。
🍊在 Redis 里面，每个 HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基数。这和计算基数时，元素越多耗费内存就越多的集合形成鲜明对比。
🍊但是，因为 HyperLogLog 只会根据输入元素来计算基数，而不会储存输入元素本身，所以 HyperLogLog 不能像集合那样，返回输入的各个元素。

命令

操作演示

Geospatial

基本介绍

Redis 3.2 中增加了对GEO类型的支持。GEO，Geographic，地理信息的缩写。该类型，就是元素的2维坐标，在地图上就是经纬度。redis基于该类型，提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度Hash等常见操作。

命令

操作演示